글로벌 컨설팅 회사 캡제미니(Capgemini)가 발표한 보고서에 따르면, 전 세계 기업의 64%가 지속가능성 목표 달성을 위해 AI를 활용하고 있지만, 동시에 AI 자체의 환경 영향에 대한 우려가 커지고 있는 것으로 나타났다. 이번 조사는 13개국 716개 기업의 임원 2,146명을 대상으로 실시됐으며, AI와 지속가능성 간의 복잡한 관계를 조명한다.

기업 10곳 중 6곳, AI를 지속가능성 핵심 도구로 활용

보고서에 따르면 응답 기업의 64%가 자사의 지속가능성 의제를 달성하기 위해 AI를 활용하고 있다고 밝혔다. AI는 ESG 보고 자동화, 지속가능한 제품 설계, 생명주기 평가, 공급업체 지속가능성 보고, 가상 지원, 지속가능한 IT 거버넌스, ESG 시나리오 계획 등 다양한 영역에서 활용되고 있다.

또한 29%의 임원이 자신의 조직이 지속가능성을 위해 에이전틱 AI(Agentic AI)를 사용하거나 사용할 계획이라고 답했다. 에이전틱 AI는 기존 AI나 생성형 AI와 달리 종단간 프로세스를 관리하고 실행할 수 있어, 실시간 에너지나 물 사용량 모니터링 및 조정, 시설 간 폐기물 관리 워크플로 조정 등에 활용될 수 있다.

AI는 기후 적응과 복원력 강화에도 중요한 역할을 하고 있다. 시나리오 모델링, 조기 경보 시스템, 실시간 재해 대응을 강화하고, 미래 기후 조건 하에서 자재와 구조 설계를 시뮬레이션하여 기후 회복력 있는 인프라 설계를 지원한다. 또한 기후에 취약한 노드를 식별하고 대안적 소싱 전략을 추천하여 공급망 재구성을 돕고 있다.

생성형 AI 환경 영향, 이사회 핵심 의제로 부상

조사 결과 57%의 임원이 생성형 AI가 지속가능성에 미치는 영향이 이사회 차원에서 논의되는 주제라고 밝혔다. 하지만 지속가능성 추진을 위해 생성형 AI를 사용한다고 답한 임원은 52%로, 2024년 65%에서 하락했다. 이러한 감소의 한 가지 이유는 생성형 AI의 환경 발자국에 대한 우려일 수 있다.

생성형 AI의 환경 발자국을 완화하기 위한 조치를 취했다고 보고한 조직은 32%에 불과했다. AI와 생성형 AI는 제조, 모델 훈련, 사용, 수명 종료에 이르기까지 방대한 자원을 소비하고 상당한 환경 발자국을 남긴다.

최근 연구에 따르면 대규모 언어 모델의 환경 영향 중 모델 훈련과 추론이 대부분의 배출량(85.5%)과 물 사용량(91%)을 차지하는 것으로 나타났다. 생성형 AI의 혜택이 부정적인 환경 영향을 상회한다고 답한 임원은 57%였지만, 이는 2024년 67%에서 감소한 수치로 환경 발자국에 대한 경각심이 커지고 있음을 보여준다.

지속가능성 투자 확대, ROI 실현 기업 49% 달성

조사에 참여한 기업의 82%가 향후 12-18개월 동안 환경 지속가능성 투자를 늘릴 계획이라고 밝혔으며, 이는 2024년 74%에서 증가한 수치다. 또한 92%의 기업이 넷제로(net zero) 목표 시점을 변경하지 않았다고 응답했다.

66%의 조직이 지속가능성을 비즈니스 투자 결정의 주요 기준으로 삼고 있다고 답했다. 또한 거의 절반(49%)의 조직이 지속가능성 이니셔티브에서 긍정적인 투자수익률(ROI)을 보고했다. 많은 경우 회수 기간이 기존 투자보다 짧거나 비슷했는데, 50%는 가속화된 ROI를, 5%는 대략 변화 없는 ROI 시간을, 35%만이 더 긴 일정을 경험했다고 보고했다.

하지만 실제 실행에는 여전히 격차가 있다. 응답자의 67%가 과학 기반의 신뢰할 만한 넷제로 진전을 보여야 한다는 압박을 받고 있다고 답했지만, 과학 기반 중간 목표와 자본 배분을 포함한 세부 전환 계획을 수립한 조직은 21%에 불과했다. 또한 62%의 소비자가 조직과 브랜드가 "그린워싱"에 참여하고 있다고 느낀다고 답했으며, 이는 2023년 33%에서 크게 증가한 수치다.

기후 적응 우선순위 높지만 실제 행동은 38%만 실행

기후 변화의 영향이 심화되면서 기업들이 직접적인 타격을 받고 있다. 조사 대상 기업 중 86%가 공급망 중단을, 78%가 생산 중단을, 73%가 원자재 부족을 기후 변화의 직접적 결과로 경험했다고 응답했다. 연구에 따르면 2049년까지 기후 변화로 인해 전 세계 경제에 연간 약 38조 달러의 비용이 발생할 수 있으며, 예상 범위는 19조 달러에서 59조 달러 사이다.

응답자의 56%가 자신의 조직이 광범위한 기후 전략의 일환으로 기후 적응을 적극적으로 우선순위로 두고 있다고 답했다. 하지만 업계별로는 상당한 차이를 보였다. 농업 및 임업 부문의 67%가 기후 적응을 적극적으로 우선시한다고 답한 반면, 유틸리티 부문은 49%로 가장 낮았다.

절반 이상(54%)의 임원이 자신의 조직이 기후 변화의 영향에 대해 준비가 부족하다고 답했다. 대부분의 조직은 기후 위험 평가 실시(78%), 물리적 기후 위험을 기업 위험 관리에 통합(84%), 전환 기후 위험 통합(76%) 등 기초적인 단계는 취했지만 적응은 제한적이었다. 물리적 인프라를 업그레이드한 조직은 38%, 공급업체나 생산을 기후에 덜 취약한 지역으로 이전한 조직은 31%, 미래 기후 조건을 견딜 수 있도록 제품이나 서비스를 재설계한 조직은 26%에 불과했다.

FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)

Q: 기업들이 AI를 지속가능성에 구체적으로 어떻게 활용하고 있나요?

A: 기업들은 AI를 ESG 보고 자동화, 지속가능한 제품 설계, 생명주기 평가, 에너지 효율성 개선, 기후 적응 및 복원력 강화 등에 활용하고 있습니다. 특히 에이전틱 AI는 실시간 에너지나 물 사용량 모니터링, 시설 간 폐기물 관리 워크플로 조정 등 복잡한 종단간 프로세스 관리가 가능합니다.

Q: 생성형 AI의 환경 영향이 왜 문제가 되나요?

A: 생성형 AI는 제조부터 모델 훈련, 사용, 수명 종료까지 방대한 자원을 소비합니다. 연구에 따르면 모델 훈련과 추론이 온실가스 배출량의 85.5%, 물 사용량의 91%를 차지합니다. 하지만 환경 영향을 완화하기 위한 조치를 실제로 취한 조직은 32%에 불과해 대응이 미흡한 상황입니다.

Q: 기업들의 기후 적응 준비 수준은 어떤가요?

A: 기업의 56%가 기후 적응을 우선순위로 두고 있고, 78%가 기후 위험 평가를 실시했지만 실제 행동으로는 미흡합니다. 물리적 인프라를 업그레이드한 조직은 38%, 공급업체를 기후에 덜 취약한 지역으로 이전한 조직은 31%에 불과해 전략 수립과 실행 사이에 큰 격차가 있습니다.

기사에 인용된 리포트 원문은 캡제미니에서 확인할 수 있다.

리포트명: A world in balance 2025: Unlocking resilience and long-term value through environmental action

이미지 출처: 캡제미니

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.